诌议中医药多源异构大数据融合方法的重要性

中国中医科学院 赵汉青 王志国

多源异构是大数据的基本特征之一，由于数据来源不同、数据结构不同、数据标准不同， 多源异构数据在类型、性质、形式、内容和时空关系上均存在极大的差异，容易导致数据信息共享和互联互通障碍。近年来，在医学、工业、农业、气象、海洋、地质等多个领域均对其相关的多源异构大数据的融合分析问题进行了研究，而在中医领域针对此问题的研究略显不足。

1. 中医数理化研究已陷入瓶颈

自 20 世纪 80 年代以来，国内开始对中医辨证论治信息化等数理问题进行研究，并从模糊数学、自动向量机、人工神经网络、概率论等数理角度解析中医理论，开始尝试对中医要素进行量化分析，产生了阴阳五行数学、中医专家系统及各类中医辩证思想的数学模型。

进入 90 年代后，由于信息技术的发展，国内外运用包括聚类分析、关联分析、贝叶斯网络、回归和判别分析、文本挖掘、因子分析和主成分分析、隐结构模型、马尔科夫模型、主题模型、信息熵等多种数据挖掘技术对中医辨证论治规律的发现和应用开展了广泛的研究， 发现或验证了许多理论规律，至今仍为研究热点。

迈入 21 世纪时，正逢互联网技术快速发展，卫生信息化工作迅速开展，大型医院均装备有医院信息系统，中医临床诊疗数据基本上实现了信息化存储，同时国内学者建设了多个大型中医药数据库、中医临床科研共享系统等中医药网络数据平台，集合了中医电子病历、中医药文献或其他专题数据，使中医药数据资源得到极大丰富，并在此基础之上探索中医证、治、法、药或其他中医理论规律，提出了多种中医诊断模型，设计了多种中医辩证人工智能算法，在中医信息化、数字化、智能化研究特别是中医临床辅助支持研究方面取得了许多有重要意义的成果。

然而，由于近几年云计算、大数据技术的高速发展以及精准医学概念的提出，大规模的数据显然不适合采用人工方法处理，传统数理分析和数据挖掘方法在中医诊疗模型的研究中表现出的局限性越来越大，已不能适应当前大数据背景下中医方剂规律的研究工作。

2. 未来中医信息主要由病证结合诊疗数据构成

近年来，病证结合的诊疗模式研究再次成为业内讨论和关注的热点[，现代中医已不太可能逃避学习现代医学知识。有学者认为，随着医学对疾病认识的不断深入，现代医学辨病不断细化，病证结合中的辨病也应相应细化，让病证结合成为中医临床的诊疗模式，有助于清楚认识疾病的本源和特点，利于中医处方规律的研究。